|
자료에 있는 BFS의 의사코드를 C++코드로 바꾼 것이다. BFS의 진행 과정은
우선 모두 vertex의 색깔이 흰색(코드에서는 '0')이었던 상태에서 Starting Point의
값인 S의 color만 회색(코드에서는 '1')으로 바꾼다. 그리고 무한대를 대신해 '99'의 값을
집어
|
|
|
구조 4
3. 각 조원 별 구현한 함수 설명 6
(코드는 제외하고 기능만 설명) 5
4. 구현 결과 9
4.1 서버측의 구동 화면 9
4.2 클라이언트의 연결 9
4.3 새로 게임 시작하는 화면 10
4.4 게임화면 10
4.5 전적보기화면 11
4.6 메시지보내기화면 12
4.7
|
|
|
자료출처
UCI Machine Learning Repository (http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Zoo)
* References
[1] Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar. Introduction to Data Mining.
Infinity Books. 2007. 488-497, 591-596.
[2] 조인호. SAS 강좌와 통계컨설팅. 영진닷컴. 2006. 606-639, 680-695.
[3] 최종
|
|
|
알고리즘의 특징
2. 유전자 알고리즘의 수행절차
1) 개체집단 초기화
2) 개체선택
3) 교배연산(crossover)
4) 돌연변이(mutation)
5) 새로운 세대로 진화
3. 제약조건처리방법
1) 벌점함수(Penalty Function)
2) 복구알고리즘(Repair Algorithm)
3) GENOCOP 시스
|
|
|
알고리즘 (optimization algorithm)
의사 담금질 (simulated anneling)
유전자 알고리즘 (genetic algorithm) 제1장 알고리즘의 소개
1. 알고리즘의 정의와 표현
2. 알고리즘의 분석
3. 수학적 기초
4. 기본 자료구조
제2장 정렬과 선택
1. 기본 정렬 알고리
|
|
 |
구조
2. 미국의 기업 형태
3. 공급자 금융 대출
4. 사례: 시카고 Heller International Tower 프로젝트
5. 미국 공급자 금융의 특징
VI. 공급자 금융 발전 방안
1. 유한책임파트너쉽(limited partnership) 제도의 도입
2. 후순위 자본의 활용
3.
|
|
메뉴펼치기
